- •1. Краткая история развития теории и техники цос
- •3. Дискретизация речевого сигнала
- •4. Прореживание и интерполяция дискретизированного сигнала.
- •5. Скалярное квантование речевого сигнала.
- •6. Векторное квантование речевого сигнала.
- •7. Гомоморфная обработка речи.
- •8. Дискретное косинус-преобразование
- •9 Виды избыточности речевого сигнала.
- •10. Структура кодера для компрессии звуковых сигналов.
- •11. Психоакустическая модель слуховой системы в частотной области
- •1.Спектральный анализ и нормализация уровня звукового давления сигнала.
- •12. Искажения звука при сжатии аудиоданных
- •13. Методы повышения качества и разборчивости речи
- •14 Сжатие аудиосигнала на основе стандарта mp3
- •15. Субъективные методы
- •16. Психоакустические методы оценки качества
- •17. Объективные методы оценивания качества воспроизведения речи
- •18. Типы изображений
- •19. Избыточность изображений
- •Статистическая избыточность изображений
- •Визуальная избыточность изображений
- •20. Дискретизация непрерывных изображений
- •21. Квантование изображений
- •22. Препарирование изображений
- •23. Фильтрация изображений. Оптимальная линейная фильтрация
- •24. Масочная фильтрация изображений
- •25. Медианная фильтрация изображений
- •26. Применение фильтра Винера для некаузальной двумерной фильтрации
- •27. Сглаживание цветных изображений
- •28. Особенности зрительного анализатора. Свойства системы зрения человека
- •29. Порядок операций при компрессии изображений
- •30. Двумерное дискретно-косинусное преобразование изображений
- •31. Стандарт сжатия jpeg 2000 и система roi.
- •32. Алгоритм сжатия jpeg 2000 и его отличия от jpeg
- •33. Особенности сжатия видеоданных в формате mpeg
- •34. Структура потока данных mpeg
- •36. Методы и средства компьютерной обработки звуков и изображений
- •37. Интегральноевейвлет-преобразование речи и изображений
- •38. Дискретноевейвлет-преобразование речи и изображений
- •39. Критерии оценивания качества воспроизведения изображений. Мультиразмерная ошибка
- •40. Критерии оценивания качества воспроизведения изображений. Индекс качества изображения
- •41. Критерии оценивания качества воспроизведения изображений. Мера качества видео на основе дискретного косинусного преобразования.
- •42. Критерии качества восстановления изображений
39. Критерии оценивания качества воспроизведения изображений. Мультиразмерная ошибка
Мультиразмерная ошибка
Одним из недостатков стандартных алгоритмов является тот факт, что вычисления ошибок производятся с учетом всего исходного изображения. Альтернативными являются измерения, имеющие некоторое сходство с системой визуального восприятия человека путем приписывания большего веса фрагментам с низким разрешением, и меньшего веса детальным изображениям.
Рассмотрим различные уровни
разрешения, которые обозначим через r
≥ 1. Для каждого уровня
r изображение
разбивается на блоки c b1
по bn,где
n зависит
от шкалы r. Например,
при r = 1
(самое низкое разрешение), только один
блок покрывает все изображение, которому
соответствует средний уровень яркости
g.При
r = 2
мы имеем ужечетыре блока размером
со средними уровнями яркости g11,
g12,
g21,
g22.
На r-муровне
разрешения мы будем работать с
блоками размером
,
которым соответствуют уровни яркости
gij,
ij=1…
.
Таким образом, к каждому блоку bij,
принадлежащему изображению
,
приписывается уровень яркости gij,
а
соответствует
изображению
.
Среднее искажение уровня яркости при
разрешении r имеет вес 2r.
Следовательно, ошибка на этом уровне
имеет вид:
(14.1)
где 2r-1 - количество блоков по i или по j индексам. Если рассматривать всю совокупность из R уровней разрешения, тогда оценка искажения будет выражена через сумму всех уровней разрешения r = 1… R, т.е.
(14.2)
Величина R(количество уровней разрешения) определяется начальным разрешением исходного цифрового изображения. К примеру, для изображения размером 512*512 R примет значение равное 9. Общая оценка искажений в видеосигнале выглядит следующим образом:
40. Критерии оценивания качества воспроизведения изображений. Индекс качества изображения
Индекс качества изображения (ImageQualityIndex)
Данный алгоритм выглядит
следующим образом. Пусть
и
есть исходное и обработанное изображения
соответственно. Тогда индекс качества
изображения вычисляется следующим
образом:
(14.3)
где
(14.4)
(14.5)
(14.6)
(14.7)
(14.8)
Индекс Qпринимает
всевозможные значение на промежутке
[-1, 1]. Наилучшее значение индекса качества
достигается тогда и только тогда, если
xi=
yiдля
всех i = 1,2,…N и
принимает значение равное единице.
Наихудший вариант (-1) происходит когда
yi=2x
- xi.для
всех i = 1,2,…N .
Данный индекс качества рассматривает
любые искажениякак совокупность трех
различных факторов: потеря корреляции,
искажение яркости и искажение
контрастности. Первая компонента - это
коэффициент корреляции между x
и y,
принадлежащая
промежутку [-1, 1]. Наилучшее значение
достигается когда yi=axi
+ b для всех i
= 1,2,…N,
где a
и b
- константы и a
>0. Даже если x
и y находятся в линейной
зависимости могут иметь место другие
искажения, устанавливаемые во второй
и третьей компонентах. Вторая компонента,
принимающая значения на промежутке
[0,1] определяет степень схожести яркостных
составляющих двух изображений x
и y.
Она принимает значение
равное 1 тогда и только тогда, если
.
А
и
рассматриваются
как оценка разности контраста между x
и y,
та же принимающая
значения на промежутке [0,1] и имеющая
наилучший результат при
.
